報告導讀：

類腦計算（Brain-inspired Computing）或神經形態計算（Neuromorphic Computing），是借鑒生物神經系統信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、芯片設計以及應用模型與算法的總稱。其核心是模仿大腦的神經元和突觸構建計算模型，實現高效、靈活和智能的計算。類腦智能發展分為運算智能、感知智能、認知智能和自主智能四個階段，中國目前處于從運算智能到感知智能的過渡期。類腦計算芯片市場2024年規模約35億元，同比增長191.67%，技術突破是增長主因。

基于此，依托智研咨詢旗下類腦計算行業研究團隊深厚的市場洞察力，并結合多年調研數據與一線實戰需求，智研咨詢推出《2026-2032年中國類腦計算行業市場全景評估及發展趨向研判報告》。本報告立足類腦計算新視角，聚焦行業核心議題——變化趨勢（怎么變）、用戶需求（要什么）、投放選擇（投向哪）、運營方法（如何投）及實踐案例（看一看），期待攜手行業伙伴，共謀行業發展新格局、新機遇，推動類腦計算行業發展。

觀點搶先知：

行業發展階段：中國類腦計算行業正處于從運算智能到感知智能的過渡階段。目前，行業已實現低功耗移動設備、可穿戴設備和IoT智能軟件等運算智能應用的初步發展。感知智能階段，事件驅動視覺傳感器和神經擬態觸覺傳感器等技術正在加速落地，應用場景涵蓋手勢識別、汽車高速避障、工業視覺和機器人靈巧手等。盡管面臨大腦信息處理原理不完全清楚、類腦器件材料技術瓶頸、缺乏統一benchmark和觀測手段單一等研究難點，但商業化落地已在摸索中推進。未來，行業將向認知-自主智能階段發展，衍生出自適應機器人等更高級應用。

產業鏈核心節點：憶阻器（Memristor）作為第四種基本電子元件，其“記憶電阻”特性使其在存算一體架構中具備天然優勢。2024年，清華大學團隊在《自然·材料》期刊發布基于二維材料的憶阻器陣列，將開關比提升至10?，循環穩定性突破10?次，直接推動憶阻器從科研樣品走向量產。與此同時，中科院微電子所開發的鉿基氧化物憶阻器，在3nm制程下實現低電壓（0.5V）操作，功耗較傳統DRAM降低90%，為移動設備與邊緣計算提供了理想解決方案。2024年，中國憶阻器市場規模約為430億元，同比增長85.34%。技術突破的集中涌現，使憶阻器在類腦計算芯片中的應用場景快速拓展。例如，靈汐科技推出的類腦芯片“領啟KA200”搭載憶阻器陣列，支持脈沖神經網絡（SNN）的實時訓練與推理，算力密度接近人腦水平。此外，華為海思將憶阻器技術應用于昇騰系列AI加速器，在圖像識別任務中實現能效比10TOPS/W，較GPU提升30倍。

市場規模：2024年，中國類腦計算芯片市場規模約為35億元，同比增長191.67%。類腦計算芯片的快速增長首先得益于技術的突破。近年來，中國在類腦計算領域取得了顯著進展，特別是在神經形態芯片設計和制造方面。例如，清華大學研發的“天機芯”和浙江大學研發的億級神經元類腦計算機，都展示了中國在這一領域的技術實力。這些技術突破不僅提升了芯片的性能，還降低了生產成本，為市場的快速擴張奠定了基礎。

需求趨勢：類腦計算行業需求趨勢呈現多元化和智能化的特點。在人工智能領域，隨著深度學習、強化學習等技術的發展，對高效、靈活和智能計算的需求不斷增加，類腦計算技術因其模擬大腦神經網絡結構和信息處理機制的優勢，有望在人工智能領域發揮重要作用。在醫療健康領域，類腦計算技術將用于疾病早期診斷、個性化治療方案制定和醫療影像分析，通過類腦計算芯片和算法，可以實時分析醫療影像數據，提高診斷的準確性和效率。在智能交通領域，類腦計算技術將用于自動駕駛和智能交通管理，類腦芯片能夠實時處理復雜的路況信息，提升自動駕駛的安全性和可靠性。在工業自動化領域，類腦計算技術將用于智能工廠的自動化控制和質量檢測，類腦芯片可以實時處理生產過程中的數據，實現智能化的生產調度和質量控制。隨著技術的不斷成熟和應用場景的拓展，類腦計算技術的需求將不斷增加，推動行業快速發展。

行業機遇：類腦計算行業面臨諸多機遇。政策支持方面，類腦計算被納入國家戰略，工信部等七部門印發《關于推動腦機接口產業創新發展的實施意見》，提出到2027年實現腦機接口關鍵技術突破，建立先進的技術、產業和標準體系，構建具有國際競爭力的產業生態。市場需求方面，隨著人工智能、醫療健康、工業自動化等領域對高效、靈活和智能計算需求的增加，類腦計算技術的應用場景不斷拓展，為行業發展提供了廣闊市場空間。此外，隨著“類腦-量子融合”“光子計算

市場趨勢：未來，類腦計算技術將不斷突破，與量子計算、光子計算等前沿技術深度融合，形成新的計算范式。這種融合將極大地提升計算效率和智能化水平，為解決復雜問題提供更強大的工具。例如，類腦計算與量子計算的結合，可以利用量子比特的疊加和糾纏特性，實現更高效的并行計算。同時，類腦計算與光子計算的結合，將利用光子的高速傳輸特性，進一步提升計算速度和能效比。在技術創新方面，類腦計算芯片的設計將更加注重能效比和可擴展性。未來，類腦芯片將采用更先進的制造工藝，如3D堆疊技術和納米級制造工藝，以實現更高的集成度和更低的功耗。此外，類腦計算算法也將不斷優化，特別是在脈沖神經網絡（SNN）和生物神經網絡（BNN）方面，將開發出更高效的學習算法和模型架構。

報告相關內容節選：